Generally, conventional video searching or classification methods are based on its meta-data. However, it is almost Impossible to represent the precise information of a video data by its meta-data. Therefore, a processing method of video data that is based on its meta-data has a limitation to be efficiently applied in application fields. In this paper, for efficient classification of video data, a classification method of video data that is based on its low-level data is proposed. The proposed method extracts the characteristics of video data from the given video data by clustering process, and makes the profile of the video data. Subsequently. the similarity between the profile and video data to be classified is computed by a comparing process of the profile and the video data. Based on the similarity. the video data is classified properly. Furthermore, in order to improve the performance of the comparing process, generating and comparing techniques of integrated profile are presented. A comparing technique based on a differentiated weight to improve a result of a comparing Process Is also Presented. Finally, the performance of the proposed method is verified through a series of experiments using various video data.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2001.11b
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pp.163-168
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2001
본 논문은 인터넷을 이용한 방송 서비스에서 저작권 보호 및 저작물 식별을 위한 고유 식별 정보(unique identification)를 삽입, 추출하는 기술을 제안한다. 인터넷을 통한 방송 서비스의 활성화를 위해서는 저작권의 보호와 저작물의 불법 사용 방지, 저작물에 대한 저작권료 지불, 그리고 차후에 불법 사용자의 적발 등을 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기술은 디지털 음악을 소비자에게 서비스할 때, 사용자의 아이디(ID)와 신상 정보를 이용해서 생성된 정보와 음악의 식별 정보를 같이 저작물에 삽입하여 다운로드 받은 음악 파일이나 또는 청취 중에 녹음한 음악 파일을 불법으로 유통시킬 경우에 유통된 음악 파일에서 삽입된 식별코드를 추출하여 음악 파일의 불법 유통경로를 추적하여 불법 사용자를 적발할 수 있는 기능을 갖고 있다. 이러한 기능을 만족시키기 위해서 인터넷 서비스에서 널리 이용되는 MP3, AAC, WMA 등과 같은 손실 압축을 거친 이후에도 삽입된 워터마크를 검출할 수 있으며, 일반 사용자들이 손쉽게 접할 수 있는 여러 신호처리에도 강인한 특성을 갖는 기술을 제안한다.
Recent cloud infrastructures provide competitive performances and operation costs for many internet services through pay-per-use model. Particularly, object storages are highlighted, as they have unlimited file holding capacity and allow users to access the stored files anytime and anywhere. Several lines of research are based on cloud-backed file systems, which support traditional POSIX interface rather than RESTful APIs via HTTP. However, these existing file systems handle all files with uniform size backing objects. Consequently, the accesses to cloud object storages are likely to be inefficient. In our research, files are profiled according to characteristics, and appropriate backing unit sizes are determined. We experimentally verify that different backing unit sizes for the object storage improve the performance of cloud-backed file systems. In our comparative experiments with S3QL, our prototype cloud-backed file system shows faster performance by 18.6% on average.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.151-153
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2006
본 논문은 NAND 플래시 메모리를 기반으로 한 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 지원하는 파일 시스템을 제안한다. 플래시 메모리는 비휘발성이며 기존의 하드디스크와 같은 자기 매체에 비해서 크기가 작고 전력소모도 적으며 내구성이 높은 장점을 지니고 있다. 그러나 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 지움 연산단위가 쓰기 연산 단위보다 크다. 또한 지움 연산 획수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성 때문에 기존의 파일 시스템들은 갱신 연산 발생 시, 갱신된 데이터를 다른 위치에 기록한다. 따라서 마운팅 시, 최신의 데이터를 얻기 위해 전체 플래시 메모리 공간을 읽어야만 한다. 이러한 파일 시스템의 마운팅 과정은 전체 시스템의 부팅 시간을 지연시킨다. 본 논문은 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 제공할 수 있는 NAND 플래시 메모리 파일 시스템의 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 플래시 메모리 이미지 정보와 메타 데이터 블록만을 읽어 파일 시스템을 구축한다. 메타 데이터가 데이터 위치를 포함하기 때문에 마운팅 시, 전체 플래시 메모리 영역을 읽을 필요가 없으며 파일 데이터 위치 저장을 위한 별도의 자료 구조를 RAM 상에 유지할 필요가 없다. 실험 결과, YAFFS에 비해 $76%{\sim}85%$ 마운팅 시간은 감소시켰다. 또한 YAFFS에 비해 $64%{\sim}75%$ RAM 사용량을 감소시켰다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.77-79
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2011
최근 플래시 메모리가 디지털 기기의 저장장치로 많이 사용되면서 범죄와 관련하여 중요 증거나 단서가 디지털 기기 내에 저장되는 경우가 많아지고 있다. 이러한 현상은 플래시 메모리에 저장된 데이터는 디지털 포렌식 수사에 도움이 될 가능성이 있기 때문에 와이핑 툴(Wiping Tool)을 사용하여 저장된 데이터를 영구 삭제하게 된다. 플래시 메모리는 덮어쓰기가 불가능하기 때문에 와이핑(Wiping) 되어도 이전 데이터가 남아있는 특성이 있다. 이전 데이터를 복구하기 위해서는 기존 하드디스크 기반의 복구기법으로는 복구하기 어렵다. 최근 연구된 플래시 메모리 복구기법은 메타정보의 의존도가 높은 문제가 있다. 그래서 기존 플래시 메모리 복구기법을 보완하여 플래시 메모리 특성을 이용한 다른 방식의 연구가 필요하다. 본 기법은 플래시 메모리에 데이터 와이프로 삭제된 파일을 검색하고, 검증 절차를 거쳐 파일을 복구하는 기법을 제안한다.
Seongsu Kim;Junho Bae;Juhyeon Lee;Heejoo Jung;Hee-Woong Kim
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.29
no.3
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pp.419-437
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2023
As the number of thin filers in Korea surpasses 12 million, there is a growing interest in enhancing the accuracy of assessing their credit default risk to generate additional revenue. Specifically, researchers are actively pursuing the development of default prediction models using machine learning and deep learning algorithms, in contrast to traditional statistical default prediction methods, which struggle to capture nonlinearity. Among these efforts, Graph Neural Network (GNN) architecture is noteworthy for predicting default in situations with limited data on thin filers. This is due to their ability to incorporate network information between borrowers alongside conventional credit-related data. However, prior research employing graph neural networks has faced limitations in effectively handling diverse categorical variables present in credit information. In this study, we introduce the Transformer embedded Graph Convolutional Network (TeGCN), which aims to address these limitations and enable effective default prediction for thin filers. TeGCN combines the TabTransformer, capable of extracting contextual information from categorical variables, with the Graph Convolutional Network, which captures network information between borrowers. Our TeGCN model surpasses the baseline model's performance across both the general borrower dataset and the thin filer dataset. Specially, our model performs outstanding results in thin filer default prediction. This study achieves high default prediction accuracy by a model structure tailored to characteristics of credit information containing numerous categorical variables, especially in the context of thin filers with limited data. Our study can contribute to resolving the financial exclusion issues faced by thin filers and facilitate additional revenue within the financial industry.
Urban transport demand is derived from activity participation. A variety of individual daily activities based on the decisions on activity participation result in collective spatial behavior. The travel derived from the effort to overcome the spatially distributed locations of adjacent activities represents the detailed structural relationships among activities. An activity-based approach provides an important framework of analyzing contemporary urban daily life in the sense that it studies the interaction between individuals' daily decision making and social practice in time and space, on the one hand, and socio-spatial environment on the other. The current study identifies representative patterns of urban daily activity implementations and analyzes the correlation between representative patterns and individuals' characteristics and contextual characteristics. The study shows that urban daily activity patterns can be grouped in a limited number of representative patterns, which are systematically correlated with socio-spatial characteristics. The results provide related transportation policy implications.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.5
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pp.839-850
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2014
As the social and financial damages caused by APT attack such as 3.20 cyber terror are increased, the technical solution against APT attack is required. It is, however, difficult to protect APT attack with existing security equipments because the attack use a zero-day malware persistingly. In this paper, we propose a host based anomaly detection method to overcome the limitation of the conventional signature-based intrusion detection system. First, we defined 39 features to identify between normal and abnormal behavior, and then collected 8.7 million feature data set that are occurred during running both malware and normal executable file. Further, each process is represented as 83-dimensional vector that profiles the frequency of appearance of features. the vector also includes the frequency of features generated in the child processes of each process. Therefore, it is possible to represent the whole behavior information of the process while the process is running. In the experimental results which is applying C4.5 decision tree algorithm, we have confirmed 2.0% and 5.8% for the false positive and the false negative, respectively.
Parallel file system solves I/O bottleneck to store a file distributedly and read it parallel exchanging messages among computers that is connected multiple computers with high speed networks. However, they do not consider the message characteristics and performances are decreased. Accordingly, the current study proposes the Hybrid Channel model (HCM) as a message-management method, whereby the messages of a parallel file system are classified by a message characteristic between control messages and file data blocks, and the communication channel is divided into a message channel and data channel. The message channel then transfers the control messages through TCP/IP with reliability, while the data channel that is implemented by Virtual Interface Architecture (VIA) transfers the file data blocks at high speed. In tests, the proposed parallel file system that is implemented by HCM exhibited a considerably improved performance.
많은 양의 디지털 이미지들 중에서 원하는 이미지를 추출해 내기 위해서 JPEG이미지 파일 안에 들어있는 이미지에 대한 정보를 검색에 이용할 수 있을 것이다. Digital camera를 위해 고안된 확장된 JPEG파일 구조인 EXIF형식의 경우 이미지에 대한 정보를 많이 포함하고 있기 때문에 이를 검색에 활용할 수 있을 것이다. 하지만 이미지에 대한 정보는 여러 목적에 따라 다를 수 있기 때문에 모든 종류의 가능한 이미지 정보 포맷을 미리 지정해 두기에는 한계가 있다. 따라서 사용자가 이미지 정보의 특성 자체를 정의하여 첨가시킬 수 있다면 더 사용자의 용도에 맞는 이미지 검색이 가능하게 될 것이다. 이렇게 이미지에 대한 정보 목록 자체를 추가할 수 있도록 하기 위한 방안으로 새로운 JPEG 파일 포맷인 JPEG2000에 있는 XML BOX를 이용하였다. 사용자가 추가하고 싶은 이미지 정보를 직접 정의하여 입력하면 XML 생성기에 의해서 이에 따른 XML코드가 생성되고 JPEG2000의 XML BOX에 정보가 추가되어 이를 검색에 활용할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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